| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外客车车辆检修制度研究 | 第13-16页 |
| 1.2.1 德国客车车辆检修制度 | 第13-14页 |
| 1.2.2 法国客车车辆检修制度 | 第14页 |
| 1.2.3 日本客车车辆检修制度 | 第14-15页 |
| 1.2.4 我国客车车辆检修制度 | 第15-16页 |
| 1.3 我国客车车辆检修制度存在的问题分析 | 第16-17页 |
| 1.4 客车检修制度研究现状 | 第17页 |
| 1.5 论文的主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 客车车辆故障模式及影响分析 | 第19-28页 |
| 2.1 故障分类与故障模式 | 第19-20页 |
| 2.1.1 故障的定义及分类 | 第19页 |
| 2.1.2 客车车辆主要故障模式 | 第19-20页 |
| 2.2 故障分析方法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 故障树分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 故障模式及影响分析 | 第21-22页 |
| 2.3 故障模式及影响分析实例 | 第22-27页 |
| 2.3.1 转向架概述 | 第22页 |
| 2.3.2 209P型转向架的结构及功能 | 第22-24页 |
| 2.3.3 209P型转向架故障模式及影响分析 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 客车车辆检修制度的理论分析 | 第28-36页 |
| 3.1 定期检修的理论分析 | 第28-30页 |
| 3.1.1 浴盆曲线与定期检修 | 第28-30页 |
| 3.1.2 定期检修的优缺点及适用范围 | 第30页 |
| 3.2 运用维修的理论分析 | 第30-33页 |
| 3.2.1 其他故障曲线与状态预防修 | 第31-33页 |
| 3.2.2 状态预防修的优缺点及适用场合 | 第33页 |
| 3.3 客车检修等级及检修周期 | 第33-34页 |
| 3.3.1 客车检修等级的设置 | 第33-34页 |
| 3.3.2 客车车辆的检修间隔期和检修周期结构及其确定 | 第34页 |
| 3.4 客车车辆检修方式的逻辑决策 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 客车车辆关键零部件寿命分布模型研究 | 第36-56页 |
| 4.1 可靠性及其常用指标 | 第36-37页 |
| 4.2 客车车辆关键零部件常见的寿命分布 | 第37-41页 |
| 4.2.1 指数分布 | 第37-38页 |
| 4.2.2 正态分布 | 第38页 |
| 4.2.3 对数正态分布 | 第38页 |
| 4.2.4 威布尔分布 | 第38-41页 |
| 4.3 客车车辆关键零部件的寿命预测方法 | 第41-42页 |
| 4.4 可靠性数据收集及预处理 | 第42-45页 |
| 4.4.1 可靠性数据的收集 | 第42-43页 |
| 4.4.2 完全寿命数据预处理 | 第43页 |
| 4.4.3 不完全寿命数据预处理 | 第43-45页 |
| 4.5 分布类型的校验 | 第45-46页 |
| 4.6 三参数威布尔分布的参数估计 | 第46-49页 |
| 4.7 客车车辆关键零部件寿命预测实例分析 | 第49-55页 |
| 4.7.1 寿命数据的初步整理及分析 | 第50-52页 |
| 4.7.2 轮对寿命分布类型的校验 | 第52-53页 |
| 4.7.3 轮对寿命分布的参数估计 | 第53-55页 |
| 4.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 客车车辆关键零部件定期检修周期优化研究 | 第56-67页 |
| 5.1 概述 | 第56页 |
| 5.2 单因素要求的定期检修周期的确定 | 第56-60页 |
| 5.2.1 按可靠度要求确定检修周期 | 第56-58页 |
| 5.2.2 按经济性要求确定检修周期 | 第58-59页 |
| 5.2.3 按最大可用度要求确定检修周期 | 第59-60页 |
| 5.3 基于多目标模糊决策法的定期检修周期优化研究 | 第60-64页 |
| 5.3.1 多目标模糊决策法 | 第60-63页 |
| 5.3.2 基于多目标模糊决策法的定期检修周期优化研究 | 第63-64页 |
| 5.4 定期检修周期优化实例 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 基于BP神经网络的客车车辆关键零部件状态预测 | 第67-76页 |
| 6.1 状态预测概述 | 第67页 |
| 6.2 BP神经网络的状态预测模型 | 第67-71页 |
| 6.2.1 BP神经网络的原理 | 第67-68页 |
| 6.2.2 BP神经网络状态预测模型 | 第68-70页 |
| 6.2.3 BP神经网络的建立过程 | 第70-71页 |
| 6.3 基于BP神经网络的状态预测实例 | 第71-75页 |
| 6.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论与展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
